【B-UP】强化学习训练框架工程师（校招）

优缺点分析

角色解读

• 可向资深强化学习训练专家发展，成为框架核心开发者或技术负责人
• 横向拓展至大模型全栈训练、推理优化或AI系统架构方向
• 未来可转型为AI基础设施团队负责人或技术管理岗位
• 负责强化学习训练框架的研发与性能优化，根据业务需求演进训练策略，提升大规模模型训练效率
• 深入分析训练系统的性能瓶颈（计算、通信、存储等），实施针对性优化，提高训练吞吐和稳定性
• 持续跟踪并集成业界前沿训练优化技术，如MoE、异步RL、LoRA RL等，保持技术领先
• 精通Python或C++，具备扎实的工程基础和系统优化能力
• 深入理解NLP、CV或多模态算法，熟悉DiT、VLM等主流模型架构
• 熟悉强化学习训练算法（如GRPO、DAPO）和训练框架（如verl），了解异步强化学习范式

申请策略

• 了解哔哩哔哩在AI领域的业务（推荐、内容理解等），思考如何用强化学习优化
• 面试前准备一个完整的强化学习训练项目，从算法到性能调优的阐述
• 突出强化学习相关项目经验，包括算法实现和框架使用（如verl、RLlib）
• 强调系统优化能力，如性能调优、分布式训练、通信优化等
• 展示开源贡献或GitHub项目，体现技术深度和社区参与
• 补强C++编程和系统性能分析工具（如profiling、CUDA）的使用
• 深入学习异步强化学习、MoE等前沿训练技术，阅读相关论文并动手复现

面试指南

• 对于算法对比问题：先阐明原理，再对比差异（如收敛性、稳定性、计算效率），最后结合业务场景说明选择依据
• 对于性能优化问题：遵循“识别瓶颈-分析根因-实施优化-验证效果”的套路，辅以具体工具和指标
• 对于设计类问题：先给出总体架构，再分模块说明（如策略、采样、训练、通信），强调可扩展性和容错
• 请解释GRPO与DAPO的区别，以及各自适用场景
• 如何诊断训练中的计算瓶颈？请结合实际案例说明
• 描述一次你优化训练框架性能的经历，具体步骤和效果
• 你对MoE和异步RL在强化学习训练中的应用有何理解？
• 如何设计一个支持大规模分布式强化学习训练的系统架构？